自然言語処理と機械学習で消える仕事

機械化やITによって生み出される仕事よりも、それによって奪われる仕事の数が多いということを主張している記事をよく見かけます。現状では、間違いなくブルーカラーの仕事が奪われていて、そしてこれからますますこの傾向が進んでいくと思います。その上、自然言語処理(NLP)や機械学習の進歩によって、ブルーカラーのみならず、ホワイトカラーの仕事もかなり危うい気がします。個人的に消えるか需要が減ると思われる職業をいくつか上げてみました。

１　翻訳や通訳

機械翻訳に関して、市場に出ている製品の精度はあまり実用的ではありませんが、研究ではすでにかなりよい精度を達成しつつあるようです。１０年後には、国家間の要人同士の間の通訳といった間違いを許されないような仕事を除けば、文学や小説など、非専門的な翻訳仕事はほぼ完全に消滅すると思います。

２　外国語教師

全部ではないでしょうが、外国語教師の一部の仕事は消えると思います。外国語を教わる分野はTOEFLの科目で分類すると、Reading, Writing, Listening, Speakingの４つが存在しますが、Readingは抽象的な意味理解が必要なので、現時点のNLPでは解決できず、教師は必要でしょう （１０年後はわからないが）。しかし残りはある程度NLPで代用が効きます。Writingは文法の間違い発見は簡単にできるし、決められたテーマにそって書いてあるどうかも簡単に判別できます。ListeningやSpeakingは音声認識を使えばいくらでも教師の仕事を減らすことはできます。

３　記者

主観的な意見を述べる記者は需要が残るかもしれませんが、客観的に情報をまとめるだけの記者の仕事はなくなるのでしょう。twitterとかで流れる情報をキャッチして、リツイート数とかをもとにニュースとしての重要性を判断し、関連するツイートを検索し、自動要約にかければ、ニュースができあがります。同時にそれと関連するツイートのセンチメンタルを分析すれば、大衆？の意見の分布がわかりますから、記者ひとりの主観に左右されずに済むかもしれません。

４　法律職

コモンローのような判例を中心とした法律は簡単でないかもしれませんが、大陸法系はある程度体系化されているから、NLP技術で知識抽出や簡単な推論を行うことはさほど難しくはないでしょう。当事者がいま関わっている法律ケースを入力して、関連する法律を検索し、ベイジアンネットワークとかでモデルをつくり、過去の判例をもとにパラメータ推定すれば、普通の弁護士よりよさそうな結論を教えてくれそうな気がします。判例集とかの教師あり学習を十分に充実させれば、弁護士に相談しなくても、合理的な意思決定をすぐにできるのではないでしょうか。

５　医療職

法律ほどあからさまではないかもしれませんが、こちらも間違いなく需要は減るでしょう。過去の診察データを十分に集めてみて、実際の病名をターゲットデータとし、症状の言語情報を入力データとして訓練データをつくり、その上言語情報をクラスタリングして機械学習すれば、診断は簡単にできるでしょう。言語情報以外でもの画像情報とか画像認識で医者よりよい診断ができるだろうし、診察医の仕事は減るでしょう。手術する医師もかなり仕事がロボットとかに代用されるから、少なくなるのでしょう。

いくつか危ない職業をあげましたが、ほかにも危ない職業はいくらでもあります。　マニュアルの複雑性とかにもよりますが（法律のマニュアルである六法全書とかは難しい）、マニュアルですべてに対応できる仕事はなくなるのは時間の問題だと思います。これらの職業もそうなんですが、これからの時代で生き残るには、機械学習（自然言語処理）＋その分野の専門知識の両方を備えないと難しいと思います。